一种基于新差异算子和纹理的SAR图像水体变化检测算法

摘要

针对多时相合成孔径雷达(SAR)变化检测中的孤立噪声点、需人工选择部分参数、信息利用不全等问题,提出一种基于新差异算子和纹理的SAR图像水体变化检测算法。一是根据SAR图像的特征,结合比率检测算子(LR)和最大似然比检测算子(LLR),提出一种新的差异算子,放大非变化和变化区域的特点,然后根据新差异图像的相邻直方图比值图确定差异图像初始分割阈值。二是提出一种新的基于局部信息的模糊C均值聚类(FLICM)方法,该方法利用初始分割阈值得到初始聚类中心,然后提出基于纹理的FLICM(FLICM_texture)方法进一步将差异图像分为3类。三是根据差异图像分割的阈值将过渡区域再次分类。本文利用加拿大渥太华和瑞士伯尔尼市、印度金奈上空的SAR图像,展示了本文方法的优越性。渥太华地区的正确率(PCC)达到了98.00%,kappa系数达到了92.03%;伯尔尼地区PCC达到了99.66%,kappa系数达到了85.77%;金奈地区PCC达到了98.83%,kappa系数达到了84.96%。